## REGRESI LOGISTIK BINER DAN RASIONAL UNTUK ANALISIS BAHAYA TANAH LONGSOR DI KABUPATEN CIANJUR

## Binary Logistic Regression and Normalization for Landslide Hazard
Analysis in Cianjur District, West Java
Reni Kusumo Tejo 1)* , Dwi Putro Tejo Baskoro 2) , dan Baba Barus 2)
1) Alumni Program Studi Mitigasi Bencana dan Kerusakan Lahan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
Cianjur had 33 times occurence landslides during 2002-2007. The objectives of this study were: (i) to identify the main cause  of  landslide  hazard;  and  (ii)  to  analyze  the  landslide  hazard  areas  in  Cianjur.  Analysis  methods  to  identify  the  main cause of landslide hazard were based on binary logistic regression and normalization. Based on binary logistic regression and normalization  result,  rainfall  is  the  main  cause  of  landslide  hazard  in  this  study  area.  This  was  showed  by  the  highest coeficient value of rainfall at the 3 equation (0.542  by using SPSS, 0.920  by using Idrisi, and 0.29  by using normalization). Positive coeficient value means that the occurence of landslide mainly influenced by the highest class of rainfall. The three of landslide  hazard  map  resulted  from  different  method  showed  different  location  with  moderate  to  very  high  level  hazard. Hazard map of binary logistic regression using SPSS showed that the moderate to very high level hazard were found in north west and southeast part of Cianjur. Hazard map using binary logistic regression on Idrisi showed that the moderate to very high  level  hazard  were  found  in  middle  and  north  part  of  Cianjur.  Hazard  map  using  normalization  method  showed  the domination of moderate level hazard which was spread through all subdistricts in Cianjur. The landslide hazard map of binary logistic regression on Idrisi was better than two other maps, indicated by highest determinant coefficient value which is 0.980.
Keywords: Binary logistic regression, hazard, landslide, normalization

## ABSTRAK
Sepanjang  tahun  2002-2007  Cianjur  telah  mengalami  33  kali  kejadian  longsor.  Tujuan  penelitian  ini  adalah:  (i) mengidentifikasi faktor  yang  paling berpengaruh terhadap  bahaya  tanah  longsor di Kabupaten Cianjur, dan (ii)  menganalisis bahaya tanah longsor di Kabupaten Cianjur. Metode yang digunakan  untuk  mengidentifikasi faktor  yang paling berpengaruh terhadap  bahaya  longsor  di  Kabupaten  Cianjur  adalah  analisis  regresi  logistik  biner  dan  analisis  rasional.  Berdasarkan  hasil analisis regresi logistik biner dan rasional, curah hujan merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap terjadinya longsor di  daerah  penelitian.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien  parameter  curah  hujan  yang  tertinggi  pada  ketiga  persamaan (0.542 pada hasil menggunakan SPSS, 0.920 pada hasil menggunakan Idrisi, dan 0.29 pada hasil analisis rasional). Kejadian longsor dipengaruhi terutama oleh kelas curah hujan yang tinggi. Ketiga peta bahaya longsor menghasilkan lokasi-lokasi untuk kelas  bahaya  sedang  sampai  tinggi.  Pada  peta  bahaya  longsor  hasil  regresi  logistik  biner  menggunakan  SPSS,  kelas  bahaya sedang  sampai  tinggi  terdapat  di  bagian  barat  laut  dan  tenggara  Cianjur.  Pada  peta  hasil  analisis  menggunakan  Idrisi,  kelas tersebut di bagian tengah dan bagian utara Kabupaten Cianjur. Peta bahaya longsor hasil rasional, kelas bahaya longsor sedang dominan  dan  menyebar  di  seluruh  kecamatan  di  Kabupaten  Cianjur.  Peta  bahaya  longsor  hasil  regresi  logistik  biner menggunakan Idrisi lebih baik dibandingkan dua peta bahaya lainnya, karena mempunyai nilai koefisien determinan terbesar yaitu 0.980.
Kata kunci: Regresi logistik biner, bahaya, tanah longsor, rasional

## PENDAHULUAN
Indonesia secara geografis terletak pada pertemuan  tiga  lempeng  tektonik  yaitu  lempeng  Indo- Australia,  lempeng  Eurasia,  dan  lempeng  Pasifik. Pergerakan  antar  lempeng  yang  saling  menumbuk/ konvergen,  mengakibatkan  Indonesia  menjadi  daerah tektonik  aktif.  Oleh  sebab  itu,  intensitas  kejadian  yang
disebabkan  oleh  proses  geodinamik  seperti  gempa  bumi, tsunami, fault , uplift , subsidence dan gerakan tanah ( mass movement )  menjadi  tinggi  (Sutikno,  2007). Data menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2010,  di  Indonesia  telah terjadi 644 kejadian bencana alam, dimana 81.5% atau 517 kejadian  merupakan  bencana  hidrometeorologi  seperti banjir,  kekeringan,  dan  tanah  longsor  (Santoso,  2012).
*) Penulis Korespondensi: Telp. +62881325740011; Email. renikusumo@gmail.com
Longsor  merupakan  salah  satu  bencana  alam  yang  sering melanda daerah perbukitan di daerah tropika basah.
Provinsi  Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  wilayah yang  memiliki  potensi  tinggi  terjadinya  bencana  tanah longsor  karena  sebagian  besar  topografi  wilayahnya berupa  perbukitan  dan  pegunungan.  Kabupaten  Cianjur merupakan  salah  satu  wilayah  di  Jawa  Barat  yang memiliki potensi tanah longsor yang tinggi karena kondisi wilayahnya  yang  berbukit  dan  mempunyai  curah  hujan yang  tinggi.  Kabupaten  Cianjur  dikategorikan  ke  dalam zona  gerakan  tanah  menengah  sampai  tinggi  berdasarkan peta  zona  kerentanan  gerakan  tanah  Provinsi  Jawa  Barat skala  1:250,000  (PVMBG,  2006).  Menurut  Yuniarto (2010), wilayah Cianjur Selatan tergolong ke dalam daerah yang  rawan  longsor  menengah  dan  tinggi,  yaitu  meliputi Kecamatan  Naringgul,  Cikadu,  Cibinong  dan  sebagian Kecamatan Tanggeung. Dari data jumlah kejadian bencana tanah  longsor  di  Indonesia  pada  tahun  2002-2007  pada tingkat  kabupaten  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana  (BNPB),  Cianjur  mengalami kejadian  longsor  paling  tinggi  yaitu  sebanyak  33  kali. Berdasarkan  data  BNPB,  di  Kabupaten  Cianjur  telah terjadi  56  kejadian  longsor  sepanjang  tahun  2008  sampai 2016.  Kerugian  yang  diakibatkan  oleh  kejadian  tersebut berupa  kerugian  harta  benda  bahkan  korban  jiwa  yang mencapai 39 jiwa di sepanjang tahun 2008-2016.
Dengan  potensi  longsor  yang  cukup  tinggi  di Kabupaten  Cianjur,  maka  diperlukan  studi  pemetaan bahaya  longsor  di  wilayah  ini,  agar  data  dan  informasi keruangan  yang  diperoleh  dapat  dimanfaatkan  oleh pemerintah  daerah  maupun  pihak  yang  berkepentingan untuk  penanggulangan  bencana.  Pada  penelitian  ini, analisis  bahaya  longsor  dilakukan  dengan  menggunakan data  kejadian  longsor  aktual.  Data  aktual  ini  bermanfaat untuk  mengetahui  karakteristik  longsor  dan  memprediksi peluang kejadian longsor secara spasial (Fell et al ., 2008).
Tujuan  penelitian  ini  adalah:  (i)  mengidentifikasi faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  bahaya  tanah longsor  di  Kabupaten  Cianjur,  dan  (ii)  menganalisis bahaya  tanah  longsor  menggunakan  regresi  logistik  biner dan  analisis  rasional  serta  memetakan  sebarannya  di Kabupaten Cianjur.

## BAHAN DAN METODE
Wilayah  penelitian  meliputi  Kabupaten  Cianjur, yang secara geografis terletak pada 6 0 21’ – 7 0 25’ LS dan
106 0 42’ – 107 0 25’ BT. Luas  wilayahnya adalah 359,870 ha  dan  terdiri  dari  32  kecamatan.  Data  yang  digunakan terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer yang  digunakan  meliputi  lokasi  kejadian  longsor  aktual hasil  survai  lapang.  Data  sekunder  terdiri  dari  lokasi kejadian  longsor  aktual  yang  bersumber  dari  BNPB  dan Kementerian  Energi  dan  Sumberdaya  Mineral  (ESDM), peta  geologi,  peta  tanah,  data  curah  hujan  harian,  peta penggunaan  lahan,  dan  peta  rupabumi  Indonesia.  Peta yang  dihasilkan  merupakan  peta  skala  kabupaten  dengan kedetilan informasi 50,000-100,000.

## Identifikasi Faktor yang Berpengaruh terhadap Longsor di Kabupaten Cianjur
Analisis faktor bertujuan untuk mencari faktor yang paling  dominan  mempengaruhi  terjadinya  tanah  longsor. Analisis  faktor  dilakukan  terhadap  parameter  yang digunakan untuk membuat peta bahaya longsor. Parameter longsor yang digunakan mengacu pada kriteria Puslittanak (2004) yang dimodifikasi dengan menambahkan parameter beda tinggi dan mengganti parameter curah hujan tahunan dengan curah hujan harian maksimum.
Karakteristik  dari  setiap  parameter  berbeda-beda, oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  terlebih  dahulu dilakukan  pengkelasan.  Pengkelasan  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  skor  yang  seragam  dari  1  sampai  5. Pemberian  nilai  skor  dari  setiap  parameter  mengacu  pada kriteria  Puslittanak  (2004)  yang  telah  dimodifikasi.  Skor dari  masing-masing  parameter  bahaya  longsor  disajikan pada Tabel 1.
Selanjutnya  peta  kelas  dari  keenam  parameter ditumpang tindihkan dengan  data kejadian longsor aktual, sehingga diperoleh  nilai  skor dari keenam parameter pada lokasi kejadian longsor tersebut. Kombinasi nilai skor juga diperoleh  pada  lokasi  yang  tidak  mengalami  kejadian longsor.  Analisis  faktor  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu secara  statistik  dan  rasional.  Analisis  statistik  dilakukan berdasarkan  hasil  kombinasi  nilai  skor  pada  keenam parameter tersebut.
Analisis  statistik  yang  digunakan  adalah  regresi logistik biner dengan menggunakan software SPSS 18 dan Idrisi  17.  Analisis  regresi  logistik  merupakan  metode regresi  yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara variabel  respon  yang  bersifat  kategorik  berskala  nominal, ordinal  dengan  satu  atau  lebih  variabel  penjelas  kontinyu maupun  kategorik.  Pada  regresi  logistik  biner,  variabel respon  terdiri  dari  dua  kategori  (Hosmer  dan  Lemeshow, 2000).  Regresi  logistik  banyak  digunakan  untuk  analisis pemetaan  bahaya  longsor  di  dunia  (Van  Den  Eeckhaut et al .,  2006;    Chang et  al .,  2007;  Das et  al .,  2012;
Pourghasemi et al ., 2013).
Pada  penelitian  ini,  data  kejadian  longsor digunakan  sebagai  input  variabel  tidak  bebas  dalam analisis regresi logistik biner. Dalam data kejadian longsor tersebut,  aspek  lokal  diperhitungkan  dalam  analisis. Dengan  demikian  peta  bahaya  longsor  yang  dihasilkan akan  representatif  untuk  wilayah  tersebut.  Hal  ini  karena penetapan nilai bobot dilakukan berdasarkan data kejadian longsor  yang  ada  dan  tidak  menggunakan  metode konvensional dimana bobot sudah ditetapkan sebelumnya.
Dalam  penelitian  ini,  regresi  logistik  biner  dapat dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut:
ln (p/(1-p)) = a + β 1 *x 1 + β 2 *x 2 + …… + β n *x n
dimana:  p=  probabilitas  kejadian  longsor  dengan  nilai probabilitas 0≤ p ≤1; β 1 , β 2 .. β n = koefisien variabel x; X 1-n = variabel x, dan a= konstanta.
Analisis  faktor  dilakukan  dengan  cara  rasional, terlebih  dahulu  dilakukan  dengan  mengurutkan  parameter penyebab  longsor  berdasarkan  parameter  yang  paling berpengaruh  terhadap  kejadian  longsor.  Pemberian  bobot ternormalisasi  terhadap  masing-masing  parameter  bahaya longsor  dihitung  melalui  persamaan  yang  digunakan  oleh Ikqra (2012) sebagai berikut:

## ∑
dimana : wij = nilai yang dinormalkan, n = jumlah kriteria (k = 1, 2,... n), dan rj = posisi urutan kriteria.
Kedua cara analisis faktor tersebut akan menghasilkan  suatu  persamaan,  dimana  nilai  koefisien variabel  merupakan  bobot  dari  parameter  penyebab terjadinya  longsor.  Persamaan  yang  dihasilkan  kemudian digunakan  untuk  membuat  peta  bahaya  longsor.  Peta bahaya longsor yang dihasilkan kemudian diuji menggunakan  data  kejadian  longsor  aktual  untuk mendapatkan peta bahaya yang terbaik.
Tabel 1. Skor parameter untuk analisis bahaya tanah longsor
No Parameter Skor 1 Curah Hujan harian maksimum (mm hari -1 ) 0 – 16.5 1 16.5  –  30.5 2 30.5  –  40.5 3 40.5  –  50.5 4 >50.5 5 2 Kemiringan Lereng (%) 0 - 8 1 8  - 15 2 15 – 25 3 25 – 40 4 >40 5 3 Beda ketinggian (m) 0 –  10 1 10 – 50 2 50 – 100 3 100– 200 4 >200 5 4 Jenis batuan Batuan endapan permukaan 1 Batuan sedimen 2 Batuan terobosan 3 Batuan vulkanik 4 5 Penggunaan Lahan Perairan/ Tubuh air 1 Pemukiman 2 Hutan, Perkebunan 3 Semak/ belukar 4 Tegalan, Sawah 5 6 Jenis Tanah Alfisols 1 Ultisols 1 Inceptisols 2 Andisols 3 Entisols 4 Vertisols 5 Sumber: Puslitanak (2004) modifikasi

## Analisis Bahaya Longsor di Kabupaten Cianjur
Peta  bahaya  longsor  dihasilkan  melalui  proses tumpang  tindih  dari  peta-peta  yang  mencerminkan parameter  penyebab  terjadinya  longsor.  Analisis  bahaya longsor  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai  bahaya
total yang diperoleh dari hasil perkalian antara skor faktor dengan bobot faktor. Skor faktor yang digunakan mengacu pada  kriteria  Puslittanak  (2004)  yang  telah  dimodifikasi, sedangkan bobot faktor diperoleh dari hasil analisis faktor dengan cara statistik maupun rasional.
Pada  penelitian  ini,  bahaya  longsor  dikelompokk- kan ke dalam 5 kelas yaitu: (i) sangat rendah , (ii) rendah, (iii) sedang, (iv) tinggi, dan (v) sangat tinggi. Pengkelasan dilakukan  terhadap  nilai  bahaya  total,  dengan  meng- gunakan  metode natural  break ( Jenks )  yang  terdapat dalam software ArcGis10.2.2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Faktor yang Mempengaruhi Terjadinya Longsor di Kabupaten Cianjur
Pada  penelitian  ini,  analisis  faktor  dengan  regresi logistik  biner  di  Idrisi  dan  SPSS  menghasilkan  nilai koefisien  variabel  (β)  yang  disajikan  pada  Tabel  2.  Nilai koefisien  variabel  (β)  tersebut  digunakan  untuk menginterpretasi hasil analisis.
Hasil  regresi  logistik  biner  di  SPSS  menunjukkan bahwa  kejadian  longsor  dipengaruhi  oleh  4  paramater yaitu curah hujan, kemiringan lereng, beda tinggi dan jenis tanah.  Nilai  koefisien  tertinggi  yaitu  curah  hujan  sebesar 0.542. Kelas curah hujan terdiri dari 5 dari kelas terendah sampai  kelas  tertinggi.  Nilai  positif  berarti  kejadian longsor dipengaruhi terutama oleh kelas curah hujan yang tinggi.  Hal  ini  berlaku  pula  untuk  kemiringan  lereng  dan beda tinggi, yang mempunyai nilai koefisien positif (0.242 dan  0.477),  berarti  kejadian  longsor  dipengaruhi  terutama oleh kelas  kemiringan  lereng  yang tinggi dan penggunaan lahan.  Nilai  koefisien  pada  jenis  tanah  bernilai  negatif ( minus ) menunjukkan bahwa kejadian longsor dipengaruhi terutama oleh kelas jenis tanah dengan skor rendah.
Hasil regresi logistik biner pada Idrisi menunjukkan bahwa kejadian longsor (variabel tidak bebas) dipengaruhi oleh  6  parameter  (variabel  bebas)  yaitu  curah  hujan, kemiringan  lereng,  beda  tinggi,  penggunaan  lahan,  jenis batuan dan jenis tanah. Nilai koefisien tertinggi yaitu curah hujan sebesar 0.920. Kelas curah hujan terdiri dari 5 kelas, dari  kelas  terendah  hingga  kelas  tertinggi.  Nilai  koefisien positif  berarti  kejadian  longsor  dipengaruhi  terutama  oleh kelas curah hujan dengan skor yang tinggi. Demikian pula halnya  dengan  kemiringan  lereng  dan  penggunaan  lahan yang  mempunyai  nilai  positif,  berarti  kejadian  longsor dipengaruhi  terutama  oleh  kelas  kemiringan  lereng  dan penggunaan lahan dengan skor yang tinggi.
Tabel 2.  Nilai β hasil analisis regresi logistik
Parameter  (variabel bebas) Nilai β Reglog biner (SPSS) Reglog biner (Idrisi) Curah Hujan 0.542 0.920 Kemiringan Lereng 0.242 0.366 Beda Tinggi 0.477 -0.242 Penggunaan Lahan 0.184 Batuan -0.180 Tanah -0.293 -0.258 Akurasi (ROC) 0.728 0.862
Hasil dari analisis regresi logistik diuji ketepatannya dengan menggunakan metode ROC ( relative operating characteristic ).  Nilai ROC hasil regresi logistik biner menggunakan Idrisi (0.862) lebih tinggi dibandingkan  hasil  menggunakan  SPSS  (0.728).  Nilai ketepatan ini biasanya berada diantara 0.5 sampai 1.0.
Pada  analisis  rasional,  penetapan  urutan  parameter berpengaruh  terhadap  nilai  bobot.  Berdasarkan  studi literatur tentang kejadian longsor di Cianjur yang dominan kejadiannya  didahului  oleh  adanya  hujan,  maka  curah hujan  mendapat  urutan  pertama,  kemudian  diikuti  oleh kemiringan  lereng,  beda  tinggi,  jenis  batuan,  jenis penggunaan    lahan    dan  jenis  tanah.  Dengan  demikian, curah  hujan  mempunyai  nilai  bobot  terbesar,  yang kemudian  diikuti  oleh  kemiringan  lereng,  beda    tinggi, jenis batuan, jenis penggunaan lahan dan jenis tanah.
Analisis faktor yang dilakukan dengan cara statistik dan  rasional  menghasilkan  tiga  persamaan  yang  berbeda. Ketiga persamaan hasil analisis faktor dengan cara statistik dan  rasional  disajikan  pada  Tabel  3.  Dalam  ketiga persamaan  tersebut,  curah  hujan  merupakan  faktor  yang paling  mempengaruhi  terjadinya  longsor  di  Kabupaten Cianjur.  Hal  ini  sesuai  dengan  kondisi  di  Cianjur  dimana tanah  longsor  yang  terjadi  dominan  didahului  adanya hujan,  karena  hujan  merupakan  faktor  pemicu  terjadinya longsor. Haryani
(2012)
dalam penelitiannya mengemukakan bahwa tanah  longsor  yang terjadi di Desa Tenjolaya,  Kabupaten  Bandung  pada  tanggal  23  Februari 2010  dipicu  oleh  hujan  yang  lebat  sampai  dengan  lebat yaitu berkisar antara 35-45  mm jam -1 . Selain curah  hujan, kemiringan lereng juga menjadi faktor penyebab terjadinya longsor, yaitu sebagai faktor ketiga pada hasil pengolahan di  SPSS  dan  faktor  kedua  pada  pengolahan  di  Idrisi maupun  perhitungan  secara  rasional.  Nilai  tersebut dihasilkan  secara  otomatis  melalui  pengolahan  data  di SPSS  maupun  di  Idrisi . Hal  tersebut,  sesuai  dengan  yang dikemukakan  oleh  Haryani  (2012)  bahwa  daerah  yang berbukit  dengan  kemiringan  lereng  terjal  sampai  curam, apabila terjadi hujan yang lebat selama beberapa hari maka akan berpotensi terjadinya tanah longsor.
Curah hujan dan kemiringan lereng yang mempunyai  nilai  bobot  terbesar  pertama  dan  kedua, menunjukkan bahwa kedua parameter tersebut mempunyai pengaruh yang besar terhadap kejadian longsor di Cianjur. Nilai  bobot  keenam  parameter  terdapat  pada  persamaan yang disajikan pada Tabel 3. Nilai koefisisen pada Tabel 2 selanjutnya  digunakan  untuk  menyusun  persamaan  hasil regresi  logistik  biner  (di  SPSS  dan  di  Idrisi)  dan  hasil analisis rasional yang disajikan pada Tabel 3.

## Analisis dan Pemetaan Bahaya Longsor di Kabupaten Cianjur
Hasil perhitungan luas kelas bahaya longsor dengan analisis  statistik  maupun  rasional  menunjukkan  bahwa Kabupaten  Cianjur  merupakan  daerah  yang  mempunyai kelas  bahaya  longsor  yang  bervariasi  dari  sangat  rendah sampai dengan  sangat tinggi.  Pada Tabel 4 terlihat bahwa kelas  bahaya  longsor  sangat  rendah  dan  rendah mendominasi  peta  bahaya  longsor  hasil  regresi  logistik biner berdasarkan analisis SPSS yaitu sebesar 34.03% dan 25.69%.  Peta  bahaya  longsor  hasil  regresi  logistik  biner menggunakan Idrisi menghasilkan wilayah yang didominasi oleh kelas rendah  (32.59%) dan sangat rendah (28.08%),  sedangkan  hasil  analisis  rasional  menunjukkan bahwa  bahaya  longsor  didominasi  oleh  kelas  tinggi (25.12%) dan sedang (24.50%).
Gambar 1 menunjukkan bahwa  wilayah Kabupaten Cianjur  didominasi  oleh  kelas  bahaya  sangat  rendah  dan rendah.  Kelas  bahaya  sedang  sampai  tinggi  pada  peta bahaya  longsor  hasil  analisis  regresi  logistik  biner menggunakan  SPSS  berada  di  bagian  barat  laut  dan tenggara  Cianjur  yang  memiliki  kemiringan  lereng  curam sampai  sangat  curam.  Pada  peta  bahaya  longsor  hasil regresi  logistik  biner  menggunakan  Idrisi,  menunjukkan bahwa  kelas  bahaya  longsor  sedang  sampai  sangat  tinggi terdapat  di  bagian  tengah  dan  bagian  utara  Kabupaten Cianjur.  Wilayah  tersebut  memiliki  topografi  berbukit dengan  kemiringan  lereng  agak  curam  sampai  sangat curam (Gambar 2a). Cianjur
Tabel 3. Persamaan hasil analisis faktor dengan regresi logistik biner dan rasional
Metode Analisis Persamaan Reglog biner (SPSS) Ln (P/1-P) = -9.916 + 0.542*CH + 0.477*BTG + 0.242*KL – 0.293*TNH Reglog biner (Idrisi) Ln (P/1-P) = -10.239 +0.920*CH +0.366*KL +0.184*LU -0.258*TNH -0.242*BTG -0.180*BAT Rasional IBL = 0.29* CH + 0.24 * KL + 0.19 x BTG + 0.14 * BAT + 0.09 * LU + 0.05 * TNH
Keterangan: Ln(P/(1-P)): nilai probabilitas longsor, CH: kelas Curah Hujan, KL: kelas Kemiringan Lereng, BTG: kelas Beda Tinggi, BAT: kelas Batuan, LU: kelas Penggunaan Lahan, TNH: kelas Tanah, Reglog biner: regresi logistik biner

## Tabel 4. Luas kelas bahaya longsor di Kabupaten Cianjur
Kelas Bahaya Reglog biner di SPSS Reglog biner di Idrisi Rasional Luas Luas Luas (ha) % (ha) % (ha) % Sangat rendah 122,475 34.03 101,057 28.08 43,548 12.10 Rendah 92,452 25.69 117,265 32.59 62,235 17.29 Sedang 65,547 18.21 86,845 24.13 88,159 24.50 Tinggi 50,166 13.94 41,259 11.46 90,408 25.12 Sangat Tinggi 29,228 8.12 13,442 3.74 75,519 20.99 Total 359,870 100 359,870 100 359,870 100
Pada  peta  bahaya  longsor  hasil  analisis  rasional terlihat  bahwa  kelas  bahaya  longsor  sedang  menyebar  di seluruh  kecamatan  di  Kabupaten  Cianjur.  Kelas  bahaya sangat  tinggi  terdapat  di  bagian  barat  laut,  tengah  dan tenggara  dari  Kabupaten  Cianjur  yang  mempunyai kemiringan  lereng  berbukit,  curam  dan  sangat  curam. Kelas bahaya sangat rendah dan rendah terdapat di bagian selatan.  Kabupaten  Cianjur  yang  memiliki  kemiringan lereng  datar  hingga  landai  dan  sebagian  wilayahnya merupakan  daerah  pantai  yang  berbatasan  langsung dengan Samudera Indonesia (Gambar 2b).
Ketiga peta bahaya longsor tersebut kemudian diuji dengan  data  aktual  kejadian  longsor  untuk  mengetahui hubungan  antara  densitas  kejadian  longsor  dengan  kelas bahaya  dari  ketiga  peta  hasil  analisis  faktor.  Hasil pengujian  yang  disajikan  pada  Tabel  5  menunjukkan bahwa  peta  bahaya  longsor  hasil  regresi  logistik  biner menggunakan Idrisi mempunyai nilai koefisien determinan terbesar yaitu 0.980. Hal ini disebabkan karena Idrisi lebih mampu  mengolah  data  berbasis  piksel  sehingga  pengaruh spasial  dari  setiap  piksel  diperhitungkan  dalam  proses analisis  datanya.  Karenanya,  peta  bahaya  yang  dihasilkan lebih baik dari dua peta bahaya lainnya.
Gambar 1.   Peta  bahaya  longsor  di  Kabupaten  Cianjur  hasil analisis regresi logistik biner di SPSS
Gambar 2. Peta bahaya longsor di Kabupaten Cianjur hasil analisis regresi logistik biner di Idrisi (a) dan hasil analisis rasional (b)

## Tabel 5.  Nilai koefisien determinasi antara kelas bahaya longsor dengan densitas kejadian longsor  aktual
Metode Analisis Kelas Bahaya Densitas Koefisien determinan (Jumlah titik longsor 100 km -2 ) (R 2 , y) 1 0.01 Regresi logistik 2 0.04 y= 0.008x + 0.010 biner 3 0.03 R 2 = 0.690 (di SPSS) 4 0.04
5 0.06
1 0.01 Regresi logistik 2 0.02 y = 0.021x – 0.018 biner 3 0.04 R 2 = 0.980 (di Idrisi) 4 0.08 5 0.09 1 0.01
2 0.01 y= 0.009x – 0.001 Rasional 3 0.05 R 2 = 0.695
4 0.04 5 0.04

## SIMPULAN
1.  Hasil  analisis  faktor  menggunakan  regresi  logistik biner  dan  rasional  menunjukkan  bahwa  curah  hujan merupakan  faktor  utama  yang  berpengaruh  terhadap terjadinya tanah longsor di Kabupaten Cianjur.  Hal ini ditunjukkan oleh nilai koefisien parameter curah hujan yang terbesar pada ketiga persamaan (0.542 pada hasil SPSS,  0.920  pada  hasil  Idrisi,  dan  0.29  pada  hasil rasional).  Nilai  koefisien  (β)  positif  tertinggi  pada parameter  curah  hujan  hasil  analisis  regresi  logistik biner  menggunakan  SPSS  dan  Idrisi  berarti  bahwa kejadian longsor dipengaruhi terutama oleh kelas curah hujan yang tinggi.
2.  Kabupaten  Cianjur    mempunyai  kelas  bahaya  longsor yang  bervariasi  dari  sangat  rendah  sampai  sangat tinggi.  Kelas  bahaya  sedang  sampai  tinggi  pada  peta bahaya  longsor  hasil  analisis  regresi  logistik  biner menggunakan  SPSS  terdapat  di  bagian  barat  laut  dan tenggara  Cianjur.  Pada  peta  bahaya  longsor  hasil regresi logistik biner menggunakan Idrisi, kelas bahaya longsor sedang sampai sangat tinggi terdapat di bagian tengah  dan  bagian  utara  Kabupaten  Cianjur.  Hasil analisis  rasional  menunjukkan  bahwa  bahaya  longsor didominasi  oleh  kelas  tinggi  (25.12%)  dan  sedang (24.50%).  Kelas  bahaya  sedang  menyebar  di  seluruh kecamatan  di  Kabupaten  Cianjur.  Peta  bahaya  longsor hasil  regresi  logistik  biner  menggunakan  Idrisi  lebih baik  dibandingkan  dua  peta  bahaya  lainnya  karena mempunyai  nilai  koefisien  determinan  terbesar  yaitu 0.980.

## DAFTAR PUSTAKA
Chang, K.T., S.H. Chiang, and M.L. Hsu. 2007. Modelling typhoon  and  earthquake  induced  landslide  in mountainous  watershed  using  logistic  regression. Geomorphology , 89: 335-347.
Das,  I.,  A.  Stein,  N.  Kerle,  and  V.K.  Dadhwal.  2012. Landslide  susceptibility  mapping  along  road corridors  in  the  indian  himalayas  using  bayesian logistic  regression  models. Geomorphology ,  179: 116-125.
Fell,  R.,  J.  Corominas,  C.  Bonnard,  L.  Cascini,  E.  Leroi, and  W.Z.  Savage.  2008.  Guidelines  for  landslide susceptibility,  hazard,  and  risk  zoning  for  landuse planning. Eng. Geol ., 102: 85-98.
Haryani, N.S. 2012. Analisis Tanah Longsor di Tenjolaya Menggunakan Data Penginderaan Jauh. Proceedings Geomatika SAR Nasional
(GeoSARNas)  in  conjunction  with  International Seminar  Geospatial  and  Human  Dimension  in Natural  Resource  Management .  Crestpent  Press., Bogor. p: 233-244.
Hosmer,  D.W.  and  S.  Lemeshow.  2000. Applied  Logistic Regression . 2 nd ed. John Wiley and Sons Inc., New York. 375 pp.
Ikqra.  2012.  Studi  geomorfologi  Pulau  Ternate  dan penilaian resiko longsor [Tesis]. IPB. Bogor.
Pourghasemi,  H.R.,  H.R.  Moradi,  and  S.M.F.  Aghda. 2013.  Landslide  susceptibility  mapping  by  binary logistic  regression,  analytical  hierarchy  process, and statistical index models and assessment of their performances. Natural Hazards , 69: 749-779.
[PUSLITANAK]  Pusat  Penelitian  Tanah  dan  Agroklimat. 2004.  Laporan  hasil  kegiatan  pengkajian  potensi bencana kekeringan, banjir dan longsor di kawasan multi  DAS,  Jawa  Barat  dengan  sistem  informasi geografis.  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian Kementerian Pertanian RI. Bogor.
[PVMBG]  Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi  Bencana Geologi. 2006. Prakiraan Potensi Longsor di Jawa Barat .  http://www.  portal.vsi.esdm.go.id  (diakses  8 Agustus 2015).
Santoso,  H.  2012.  Aplikasi  SSOP  bantal  berbasis  DAS untuk  penanggulangan  banjir  dan  tanah  longsor. Indonesia. Jurnal Penanggulangan Bencana , 3: 43- 54.
Sutikno,  S.  2007.  Erthquake  disaster  of  Yogyakarta  and Central  Java,  and  disaster  reduction,  Indonesia. Forum Geography , 21:1-16.
Van  Den  Eeckhaut,  M.,  T.  Vanwalleghem,  J.  Poesen,    G. Govers,  G.  Verstraeten,  and  L.  Vandekerckhove. 2006.  Prediction  of  landslide  susceptibility  using rare  events  logistic  regression:  A  case-study  in  the flemish  ardennes  (Belgium). Geomorphology ,  76: 392-410.
Yuniarto.  2010.  Penyusunan  peta  zona  potensi  bencana alam  geologi  gerakan  tanah  berbasis  penginderaan jauh  dan  sistem  informasi  geografis  wilayah Cianjur  Selatan,  Jawa  Barat.  Pusat  Penelitian
Geoteknologi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia.